【现货速发】实时数据流的算法处理及其应用

全书共分为五大部分，*部分介绍了实时数据流和聚类方法的背景，包括实时数据流的特点、进行数据分析的技术以及研究现状。第二部分详细讲解了聚类方法中的简单聚类，包括基于衰减窗口与剪枝维度树的数据流聚类和实时数据流动态模式发现与跟踪方法，以及相关实验证明等内容。第三部分详细阐述了增量聚类技术，包括什么是增量聚类、网格划分策略，以及两个特点不同的增量聚类算法等内容。第四部分介绍了聚类算法的一个应用，边界技术检测，这是除了聚类方法除了模式发现之外的另一个应用之处。第五部分以实时数据流在某钢铁厂的实际应用为案例，剖析了实时数据流在实际生产中的应用过程和方法，以及通过实时数据流对企业生产过程的分析，*后还将聚类方法应用与该案例中，做到对结果进行可视化分析，帮助读者将理论知识贯穿于实践中

全书共分为五大部分，*部分介绍了实时数据流和聚类方法的背景，包括实时数据流的特点、进行数据分析的技术以及研究现状。第二部分详细讲解了聚类方法中的简单聚类，包括基于衰减窗口与剪枝维度树的数据流聚类和实时数据流动态模式发现与跟踪方法，以及相关实验证明等内容。第三部分详细阐述了增量聚类技术，包括什么是增量聚类、网格划分策略，以及两个特点不同的增量聚类算法等内容。第四部分介绍了聚类算法的一个应用，边界技术检测，这是除了聚类方法除了模式发现之外的另一个应用之处。第五部分以实时数据流在某钢铁厂的实际应用为案例，剖析了实时数据流在实际生产中的应用过程和方法，以及通过实时数据流对企业生产过程的分析，*后还将聚类方法应用与该案例中，做到对结果进行可视化分析，帮助读者将理论知识贯穿于实践中

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全书共分为五大部分，*部分介绍了实时数据流和聚类方法的背景，包括实时数据流的特点、进行数据分析的技术以及研究现状。第二部分详细讲解了聚类方法中的简单聚类，包括基于衰减窗口与剪枝维度树的数据流聚类和实时数据流动态模式发现与跟踪方法，以及相关实验证明等内容。第三部分详细阐述了增量聚类技术，包括什么是增量聚类、网格划分策略，以及两个特点不同的增量聚类算法等内容。第四部分介绍了聚类算法的一个应用，边界技术检测，这是除了聚类方法除了模式发现之外的另一个应用之处。第五部分以实时数据流在某钢铁厂的实际应用为案例，剖析了实时数据流在实际生产中的应用过程和方法，以及通过实时数据流对企业生产过程的分析，*后还将聚类方法应用与该案例中，做到对结果进行可视化分析，帮助读者将理论知识贯穿于实践中